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彩色图像的篡改检测及自恢复算法
- 彩色图像的篡改检测及自恢复算法赵春晖，孙建军，朱海峰(哈尔滨工程大学信息与通信工程学院，黑龙江哈尔滨150001)摘要：数字水印是图像认证的有效手段之一．利用小波变换提出一种计算简单的彩色图像水印算法，将一个图像的主要内容嵌入该图像自身之中，用均值量化的方法在亮度信号中嵌入水印，实现篡改检测和定位篡改区域；用多余的色度空间嵌入亮度信号和色度信号，用于恢复被篡改的图像内容．该算法可以获取较高的峰值信噪比，具有很好的鲁棒性．实验结果表明，该算法对删除、替换等恶意图像篡改具有良好的检测、定位和自修复能
watermarkt1
- 基于小波零树特性的视觉感知度模型的优化方案, 给出了两种水印算法: 一种算法嵌入的是高斯序列水印, 通过相关检测实现盲检测 另一种算法嵌入的是二值图像水印, 水印的提取是非盲提取。这两种算法在所有重要小波系数( 包括最低频系数) 中嵌入水印, 以达到最大化水印嵌入量的目的, 并结合感知度模型在水印的透明性和鲁棒性之间实现了较好的平衡, 对于常见的图像处理操作, 特别是对于JPEG 和小波压缩均有较好的鲁棒性。-based on wavelet zerotree visual perception
20077419401162
- 在数字图像中虹膜位置的有效定位是虹膜识别的关键问题。用一种基于主动轮廓线模型的方法定位虹膜的位置，先用灰度投影法检测出瞳孔内的一点作为瞳孔的伪圆心，该圆心只要能落在瞳孔内部即可。然后以该伪圆心为中心，在其周围等角度间隔地取N个点作为初始的snake基准点，按照snake 的运行机制不断进化，直到虹膜的内边界为止。最后，计算进化后的snake形心和snake上的控制点与该形心的距离，取其平均值作为瞳孔的半径，动态轮廓模型的形心作为瞳孔的圆心，即可准确定位出虹膜内边界的位置。实验表明，与常见的定位方
20070815
- 提出了一种基于小波域的图像数字水印算法·该算法将相互正交的两种水印(鲁棒水印和参考 水印)同时添加到经过DWT后的载体图像小波系数中,然后用小波反变换得到添加了水印的图像·用提取出 的参考水印来估计图像所受到的攻击,由于提取出的鲁棒水印所受的攻击与参考水印受到的攻击一样,因此 可以估计出原始的鲁棒水印·通过对嵌入水印的图像进行加入噪声、滤波、压缩以及裁剪等大量图像处理等试 验,均能正确检测出水印,表明该算法具有很好的感知效果和鲁棒性
ErrRbstSpiht
- 用于SPIHT压缩图像在不可靠信道，比如无线或丢包信道上传输的差错鲁棒性检测的工具代码
watermark.m
- ％基于DCT的水印算法 ％数字水印处理系统主要由水印嵌入和水印检测两个过程。 ％水印嵌入过程为：数字水印（X）、原图像（I）和密钥/公钥（K）通过数字水印嵌入算法形成嵌入水印后的图像（I*）。 ％水印检测过程为：数字水印（X）、水印图像（I*）和密钥/公钥（K）通过数字水印检测算法检测出数字水印或有无水印。 ％基于DCT变换的水印算法：将一个随机序列作为水印信号嵌入到图像DCT变换重要分量的幅度成分中（幅值较大的n个系数作为重要分量）。 ％定义一个相似函数来检验水印提取是否成
DCT-based_Image_Digital_Watermarking
- 基于DCT域的图像数字水印技术： 摘要：数字水印技术作为数字媒体版权保护的有效办法，近年来在国内外引起了人们极大的兴趣。作者采用了DCT离散余弦变换的算法，对图像这种多媒体数字作品进行了数字水印的嵌入和检测研究。并且使用了高效实用的编程工具MATLAB来介绍了一种DCT域的图像数字水印嵌入和提取的实例，并且在最后对嵌入水印的图像进行了攻击实验，验证了该算法的鲁棒性和不可见性。
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- 在数字图像中虹膜位置的有效定位是虹膜识别的关键问题。用一种基于主动轮廓线模型的方法定位虹膜的位置，先用灰度投影法检测出瞳孔内的一点作为瞳孔的伪圆心，该圆心只要能落在瞳孔内部即可。然后以该伪圆心为中心，在其周围等角度间隔地取N个点作为初始的snake基准点，按照snake 的运行机制不断进化，直到虹膜的内边界为止。最后，计算进化后的snake形心和snake上的控制点与该形心的距离，取其平均值作为瞳孔的半径，动态轮廓模型的形心作为瞳孔的圆心，即可准确定位出虹膜内边界的位置。实验表明，与常见的定位方
Vectorgeo2spatialdatawatermarkingarithmeticbasedon
- 根据灰度图像信息量大、可视化效果好等特点,提出一种基于灰度图像水印的空间域矢量地理空间数据水印算法,即先将灰度图像水印信息按一定法则进行处理,再将处理后的水印信息嵌入到空间域矢量地理空间数据中,最后对嵌入水印信息的矢量地理空间数据进行检测。文中还对矢量地理空间数据进行了攻击实验,分析表明,提取出的灰度图像水印具有较好的鲁棒性效果和一定的实用价值。
dsafdsa
- 出了一种基于近邻插值取样法的自适应奇检测彩色图像水印算法．该算法利用近邻插值取样法，根据载体图像的 大小，自适应调节二值水印图像的尺寸，经ArnoM置乱预处理后，嵌入到彩色载体图像蓝色分量的Dcr高频系数中，检测时不需要 原载体图像．实验表明，该算法具有较强的鲁棒性和良好的不可感知性，可有效低抗剪切、加噪、锐化等常见的图像攻击．
DWThundunjiami
- 文中提出了一种基于离散小波变换和混沌加密的数字水印新算法,采用二维混沌变换对水印图像加密 对载体图像进行多分辨离散小波变换,应用小波系数判断载体图像的纹理复杂程度后,依据人眼的视觉系统(HVS)特性,将水印信号嵌入到图像的低频部分,对图像的不 同分解层分别选取不同的纹理阈值和水印嵌入强度,将数字水印嵌入到相同分辨层的原始图像中,提高了水印算法的鲁棒性。在检测和提取水印时,通过水印相似度(NC)和峰值信噪比( PNSR)评价水印质量,实验结果表明提出的算法可以抵抗剪裁、JPEG压缩、滤波等几何
基于眼裂的人脸图像归一化.doc
- 针对人脸识别中图像前期处理的人脸图像归一化问题，用AdaBoost Cascade方法检测出人脸和眼裂，提出以两眼裂中心点连线为基准进行水平旋转和尺度的归一化矫正方法。与通常的利用两眼瞳距方法相比较，该方法更加快速准确，能处理多达20°的倾斜，对戴眼镜、图像模糊、俯视、仰视、斜视等情况的鲁棒性更好。 A novel approach was presented, using the line between the two center points of the palpebral fiss
Mysift
- SIFT特征点检测算法是一种有效的图像特征检测法，对旋转、尺度，光照变化都具有一定的鲁棒性。-SIFT feature detection algorithm is an effective method of image features, rotate, scale, the light changes robustness。
tuxiangqukuang
- 分块有损压缩图像忽略了块间相关性，重构时会产生块效应，该文提出一种空域自适应去块效应算法。对块边缘采用方向自适应 有理滤波，以弱化块效应。根据块的内部活动性将图像块分成平坦块和纹理块2 类，利用基于方差的空域检测方法检测出平坦块，并对平 坦块进行邻块边缘自适应平滑。实验结果表明，该算法有效去除了块效应，一定程度上提高了信噪比，算法简单且鲁棒性较好。-Block lossy compression image ignores the inter-block correlation, Rec
leituoyuantezhengzidongshibiejiyaxiangsutiqudewanz
- 针对视觉检测中高精度、自动化类椭圆图像特征提取的需要,提出一种类椭圆特征自动识别和中心亚像 素定位的完整实现方法。方法中采用基于类椭圆边缘属性对特征区域进行自动识别,采用最小二乘椭圆拟合 精确求取类椭圆亚像素定位中心。实验表明,基于该解决方案,可以实现类椭圆特征的自动识别及椭圆中心的 亚像素定位,定位算法精度较高,鲁棒性强,同时简便易行,不需要人机交互,可以很好地满足视觉检测仪器化 需求。-Vision testing for high-precision, automated
yizhongsuijiduotuoyuanjiancedekuaisusuanfa
- 针对多椭圆检测问题提出了一种快速随机检测算法。该算法利用在图像中随机采样到的一个边缘点和 局部搜索到的两个边缘点以及这三个点的邻域信息确定候选椭圆,再将候选椭圆变换为对应圆,通过确认真圆来确 认真椭圆。在确定候选椭圆时,最大限度地减少随机采样点数‰ 剔除更多的非椭圆点,降低了无效采样,减少了无效 计算。数值实验结果表明:该算法具有良好的鲁棒性,其检测速度比同类算法快-Ellipse detection problem for many a fast random detect
A_New_Algorithm_ofFastFaceDetection_underComplexCo
- 使用一种新的假面变换和模板匹配的人脸检测算法，能够对复杂环境中大小不等的人脸 进行快速、准确的检测．算法首先通过假面变换来预测人脸位置上边沿的中心，然后对图像中的预 测位置进行模板匹配，设计了一类对照明变化、噪声干扰具有较强适应性的模板匹配方法，最后对 匹配结果进行验证，确定人脸准确位置．采用多种环境下的大量图片进行实验，结果显示该算法具 有较快的检测速度和较高的准确性及鲁棒性． -A novelalgorithm offacedetection based on mask
mySnake-2
- 在数字图像中虹膜位置的有效定位是虹膜识别的关键问题。用一种基于主动轮廓线模型的方法定位虹膜的位置，先用灰度投影法检测出瞳孔内的一点作为瞳孔的伪圆心，该圆心只要能落在瞳孔内部即可。然后以该伪圆心为中心，在其周围等角度间隔地取N个点作为初始的snake基准点，按照snake 的运行机制不断进化，直到虹膜的内边界为止。最后，计算进化后的snake形心和snake上的控制点与该形心的距离，取其平均值作为瞳孔的半径，动态轮廓模型的形心作为瞳孔的圆心，即可准确定位出虹膜内边界的位置。实验表明，与常见的定位方
DCT_SVD
- 本文提出一种在原始视频DCT(离散余弦变换)与SVD(奇异值分解)域自适应嵌入水印的算法。算法首先将视频流分割成一个个场景,场景中的视频图像被变换到DCT-SVD域中,水印量化嵌入在最大奇异上,实现了水印盲检测。同时实验证明该算法在满足透明性要求下也满足一定的鲁棒性要求,能够抵抗低通滤波、中值滤波、椒盐噪声、高斯噪声、H.264压缩攻击以及统计攻击和帧剪切等攻击。-This paper presents an original video in the DCT (Discrete Cosine
simple_code_1
- 其使用dct的方法实现图像水印，经检测，其鲁棒性较好，原图像不可见性也较好。包含了加密解密算法，可以实现不需要原图的解密。(The use of dct method to achieve image watermarking, after testing, its robustness is better, the original image invisibility is better. Contains the encryption and decryption algorithms,